CESS (Journal of Computing Engineering, System and Science) e-ISSN: 2502-714x Vol. 9, No. 1, Januari 2024, pp.288-298
p-ISSN:  2502-7131
Penentuan Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Tanjung Balai menggunakan Simple Additive Weighting (SAW)
Determining New Student Admissions at Tanjung Balai Polytechnic using Simple Additive Weighting (SAW)
Zunaida Sitorus 1 , Elfin Efendi 2 , Miftahul Jannah 3 , Triana Puspa Handayani 4 , Nurliana 5
1,,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Asahan
2 Program Studi Argoteknologi, Universitas Asahan Jl. Jend. Ahmad Yani, Kisaran, Sumatera Utara 21216 email: 1 z_sitous@yahoo.com, 2 elfinsuher@yahoo.co.id, 3 miftahhstudy@gmail.com, 4 puspatiarana@gmail.com,
5 nsinaga420@gmail.com

## A B S T R A K
Proses penyeleksian mahasiswa baru adalah proses pemilihan berdasarkan kriteria mahasiswa berupa  data  yang  sesuai  dengan  kualifikasi standar  yang  telah  ditetapkan.  oleh  karena itu, dalam proses seleksi  dibutuhkan  sistem pengambilan  keputusan dan bahasa  pemrograman yang dapat mempermudah proses seleksi serta dengan hasil yang lebih cepat dan akurat. Pada penelitian ini  metode  yang digunakan adalah Simple Additive  Weighting (SAW) dan  bahasa pemrograman yang akan digunakan dalam penelitian adalah PHP. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  mempermudah  Politeknik  Tanjung  Balai  dalam  menyeleksi  calon  mahasiswa berdasarkan kualifikasi mereka dan disepakati berdasarkan kebutuhan jurusan yang dipilih. Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  hasil  akhir  dari  proses  seleksi  calon  mahasiswa  baru  yang memenuhi  kualifikasi  dari  Politeknik  Tanjung  Balai.  Berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa pengurutan  dilakukan  dari  nilai  terbesar  sampai  nilai  terendah  dengan  ketetapan  passing grade penerimaan Mahasiswa Politeknik Tanjung Balai adalah 0,67 maka calon peserta didik Mahasiswa1,  Mahasiswa  4,  Mahasiswa  9,  Mahasiswa  2,  Mahasiswa  5,  Mahasiswa  7, Mahasiswa 8 yang dinyatakan lulus sebagai Mahasiswa Politeknik Tanjung Balai. Kesimpulan dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) mempermudah  proses  penyelesaian  dengan  hasil  yang  akurat  serta  pemrograman  yang membantu proses penyeleksian dapat dilakukan dengan cepat dan tepat dalam memilih calon mahasiswa yang memenuhi kualifikasi yang telah ditetapkan oleh Politeknik Tanjung Balai.
Kata Kunci : sistem pengambilan keputusan; SAW; seleksi; PHP.
Contents list available at www.jurnal.unimed.ac.id

## CESS
(Journal of Computing Engineering, System and Science)
journal homepage: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess

## A B S T R A C T
The new student selection process is a selection process based on student criteria in the form of data that corresponds to predetermined standard qualifications. Therefore, the selection process requires a decision-making system and programming language that can simplify the selection process and produce faster and more accurate results. In this research, the method used is Simple Additive Weighting (SAW) and the programming language that will be used in the research is PHP. The aim of this research is to make it easier for Tanjung Balai Polytechnic to select prospective students based on their qualifications and agreed based on the needs of the  chosen  major.  The  results  of  this  research  are  the  results  of  the  selection  process  for prospective new students who meet the qualifications of the Tanjung Balai Polytechnic. Based on  the  results of  the  research,  the  ordering  was  carried out  from  the  highest  value  to  the lowest  value  with  the  passing  grade  determination  for  the  acceptance  of  Tanjung  Balai Polytechnic  students  being  0.67,  so  the  prospective  students  were  Student  1,  Student  4, Student  9,  Student  2,  Student  5,  Student  7,  Student  8  who  were  declared  graduated  as  a Tanjung  Balai  Polytechnic  Student.  The  conclusion  of  this  research  shows  that  the  Simple Additive Weighting (SAW) method makes the completion process easier with accurate results and programming that helps the selection process can be carried out quickly and precisely in selecting  prospective  students  who  meet  the  qualifications  set  by  the  Tanjung  Balai Polytechnic.
Keywords : decision making system; SAW; selection; PHP.

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, teknologi berkembang sangat pesat sehingga setiap bidang dapat menciptakan dan menemukan cara untuk memanfaatkan teknologi. Salah satu kemajuan terbesar dalam teknologi  adalah  internet,  yang  merupakan  jaringan  nirkabel  global  yang  menyediakan berbagai macam jenis informasi. Teknologi informasi sangat diperlukan untuk berbagai aspek kehidupan  sehari-hari,  membuat  masyarakat  umum  memiliki  persepsi  yang  lebih  positif terkait hal tersebut. Karena itu, kita harus mempertimbangkan teknologi sebagai alat untuk membantu meringankan pekerjaan di beberapa bidang (Sukaryati et al., 2022).
Setiap jenjang pendidikan di Indonesia melalui tahapan seleksi rutin setiap tahunnya, terutama  seleksi  mahasiswa  untuk  universitas,  institut,  politeknik,  sekolah  tinggi,  dll. Perguruan tinggi yang melalui tahapan seleksi dilakukan untuk menyeleksi calon mahasiswa yang  memenuhi  kualifikasi  berdasarkan  dengan  kriteria  dari  perguruan  tinggi  penerima. Proses  penyeleksian  juga  beragam  dimulai  dari  seleksi  ujian  tulis,  ujian  lisan  berupa wawancara, maupun seleksi berkas. Proses seleksi dilakukan agar mahasiswa terpilih dapat mengikuti pembelajaran dengan maksimal. Setiap perguruan tinggi memiliki kurikulum serta metode  pengajaran  yang  berbeda.  Untuk  mengikuti  pembelajaran  dengan  baik  maka dilakukan  seleksi  berdasarkan  kemampuan  mahasiswa  dalam  mengikuti  pembelajaran  di perguruan tinggi.
Saat ini proses penyeleksian masih dilakukan secara manual sementara proses seleksi membutuhkan  waktu  yang  lama.  Tahapan  proses  seleksi  dan  jumlah  pendaftar  menjadi pertimbangan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proses seleksi sampai tahap hasil akhir,  sehingga  pencarian  solusi  alternatif  dengan  menggunakan  sistem  pengambilan keputusan yang tepat dan cepat serta alat bantu sebagai pemanfaatan teknologi saat ini yang
dapat mempercepat proses penyeleksi dengan hasil yang akurat. Target penelitian ini adalah untuk  mengimplementasikan  penggunaan  sistem  pengambilan  keputusan  dengan  bahasa pemrograman pada proses seleksi calon mahasiswa di Politeknik Tanjung Balai.
Sistem  Pendukung  Keputusan  membantu  manajemen  menyelesaikan  bermacam masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur,  di  mana  tidak  seorang  pun  tahu bagaimana membuat keputusan. Sistem Pendukung Keputusan dapat dimodifikasi, fleksibel dan interaktif. Selain itu, SPK menyediakan pemodelan data, informasi, dan manipulasi data untuk menghasilkan beberapa solusi alternatif untuk masalah dan masalah (Pramithasari et al.,  2024).  Salah  satu  metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk  menghitung  kerentanan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Prinsip dasar metodologi SAW adalah untuk menemukan  kesenjangan  rata-rata  peringkat  pekerja  pada  setiap  alternatif  untuk  setiap atribut.  Proses  normalisasi  matriks  X  ke  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua peringkat alternatif yang tersedia diperlukan oleh metode SAW (Ardiyanto et al., 2024).
Sistem  terdiri  dari  beberapa  komponen  yang  saling  terkait  dan  bekerja  sama,  serta sarana untuk mencapai tujuan tertentu untuk sistem. Tujuan dari setiap sistem adalah untuk mencapai tujuan dan makna dalam ruang yang tertutup (Pratama & Yustanti, 2016). Sistem pendukung keputusan berguna sebagai alat bantu dalam menentukan calon mahasiswa yang memenuhi  kriteria  dari  Politeknik  Tanjung  Balai.  Sebelum  membuat  sistem  pendukung keputusan,  terdapat  dua  langkah  yang  harus  dilakukan,  yaitu  analisis  masalah  dan  analisis persyaratan. Analisis masalah dapat berfungsi untuk menentukan jenis masalah dan tingkatan masalah  tersebut  sehingga  memerlukan  solusi  dengan  cepat.  Analisis  kebutuhan  berguna dalam  menentukan  hal apa  saja  yang  akan dibutuhkan  saat  mengembangkan sistem  untuk memberi keputusan setelah analisis masalah selesai (Sukaryati et al., 2022).
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW) karena  metode  ini  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut.  Proses perankingan dilakukan untuk memilih alternator terbaik dari sejumlah alternator. Prinsip Simple Additive Weighting adalah untuk menemukan nilai rata-rata berdasarkan peringkat tenaga kerja untuk setiap  alternatif  pada  setiap  atribut.  Ini  adalah  metode  yang  sering  digunakan  dalam pengembangan keputusan yang memiliki beberapa atribut (Yolita et al., 2024). Tujuan metode SAW  adalah  untuk  menemukan  nilai  maksimum  yang  telah  diekstrak  dari  peringkat  calon mahasiswa  untuk  setiap  alternatif  dan  atribut.  Metode  SAW  berupa  proses  normalisasi matriks X ke skala yang dapat dibandingkan dengan semua peringkat alternatif yang tersedia (Guswandi  &  Hadi,  2019).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mensimulasikan  proses hitungan metode SAW untuk mendapatkan hasil yang sesuai berdasarkan analisis hitungan seleksi Mahasiswa (Azhari, 2024).

## 2. TINJAUAN TEORI

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  keputusan  adalah  berupa  sistem  pengambilan  keputusan  yang dilakukan sampai menghasilkan sebuah sistem informasi yang interaktif dalam memfasilitasi data untuk membantu dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan beberapa data serta  sebuah  model  tertentu  dalam  menyelesaikan  berbagai  permasalahan  yang  tidak terstruktur sehingga menciptakan keputusan yang valid (Manik et al., 2022).

## 2.1.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW memerlukan proses menormalisasi matriks keputusan (X) ke dalam skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode SAW terbagi dua  bagian  yaitu  kriteria  untuk  keuntungan  ( benefit )  dan  kriteria  untuk  biaya  ( cost ). Perbedaan dari kedua  kriteria terdapat dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan (Perdani et al., 2014).
Langkah-langkah penyelesaian menggunakan metode SAW:(Manik et al., 2022)
a. Membuat Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  terdiri  dari  nilai  alternatif  dan  nilai  kriteria  yang  membentuk persamaan matriks sebagai berikut:
𝑋𝑖𝑗 = [ 𝑋11 𝑋12 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋𝑚1 𝑋22 𝑋𝑚2 𝑋2𝑛 𝑋𝑚𝑛 ]
Keterangan:
Xij = Matriks keputusan i = Alternatif (baris) j = Atribut atau kriteria (kolom) n = Jumlah atribut
m = Jumlah alternatif
b. Perhitungan Matriks Normalisasi
Merubah  nilai  pada  setiap  atribut  ke  dalam  rentang  0-1  berdasarkan  jenis kriterianya, dengan persamaan sebagai berikut:
𝑅𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 ( 𝑏 e 𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 )
𝑅𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 → 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 ( 𝑐𝑜𝑠𝑡 )
Keterangan: Rij = Matriks yang ternormalisasi Max Xij = Nilai maksimal pada kolom ke-j Min Xij = Nilai minimal pada kolom ke-j
Xij = Matriks keputusan
c. Perhitungan Nilai Prefensi
Semua  atribut  yang  memiliki  bobot  kriteria  pada  setiap  alternatif  dengan persamaan sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑅𝑖𝑗 n j=1
Keterangan: Vi = Nilai preferensi Wj = Bobot
Rij = Matriks yang ternormalisasi j = Kriteria / attribute n = Jumlah kriteria / attribute

## 2.2 Hypertext Preprocessor ( PHP)
PHP  adalah  bentuk  singkat  dari Hypertext  Processor ,  yang  digunakan  sebagai  bahasa scripting server-side dalam dokumen HTML untuk pengembangan web. PHP memungkinkan situs  web  untuk dinamis,  membuat pemeliharaan situs  web  lebih  mudah dan  lebih  efisien. PHP  adalah  perangkat  lunak Open-Source yang  tersedia  dan  berlisensi  gratis,  dan  dapat diunduh dengan cepat dari situs resmi, http://www.php.net. PHP ditulis menggunakan bahasa C(Suhartanto, 2012). Pembuatan web juga membutuhkan database berupa sql atau mysql dan aplikasi yang dapat digunakan adalah XAMPP.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini ada beberapa langkah kerja sebagai berikut:
Penjelasan dari masing-masing langkah kerja:
1. Identifikasi Ruang Lingkup Masalah
Mengidentifikasi masalah dilakukan sebelum mulai pengumpulan data. Pada bagian ini akan mengenal lebih dalam terkait masalah yang ditemukan lalu mengumpulkan data dan menganalisis masalah.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan observasi langsung di Politeknik Tanjung Balai.
3. Analisis Sistem Penjelasan  lebih  rinci  dari  suatu  sistem  dengan  identifikasi  dan  evaluasi  masalah- masalah,  peluang-peluang,  halangan-halangan  yang  terjadi  dan  keperluan-keperluan yang diharapkan agar dapat diajukan perbaikan-perbaikannya.
4. Pengujian Sistem Melakukan pengujian sistem dalam bentuk konsep dari perancangan sistem pendukung keputusan dalam menentukan calon mahasiswa.
1. • Identifikasi Ruang Lingkup Masalah
2. • Pengumpulan Data
3. • Analisis Sistem
4. • Pengujian Sistem
5. • Implementasikan Sistem
6. • Penarikan Kesimpulan
5. Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  penelaahan  kembali  apakah  sistem  pendukung  keputusan yang telah dirancang layak. Penarikan keputusan apakah sistem perlu perbaikan atau sudah sesuai.
6. Penarikan Kesimpulan Jika setelah implementasi sistem dilakukan dan hasilnya sesuai dengan analisis sistem maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  menjadi  solusi  yang  tepat  dalam  mengatasi permasalahan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  penerimaan  mahasiswa  baru Politeknik Tanjung Balai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Kriteria Tes
Dalam  proses  seleksi  peserta  didik  baru  ada  beberapa  kriteria  yang  didapat  dari penelitian di Politeknik Tanjung Balai.
Tabel 1. Kriteria Tes Nomor (Number) Kode Kriteria ( Criteria Code) Nama Kriteria ( Criteria Name) 1. D1 Matematika 2. D2 Bahasa Inggris 3. D3 Bahasa Indonesia 4. D4 Kejuruan 5. D5 Peringkat Sertifikat
Kriteria tes terdiri dari 3 bagian yaitu tes Matematika, Bahasa Inggris, Bahasa Indonesia, Kejuruan, dan  Peringkat  Sertifikat.  Kriteria  tersebut diberikan  kode  D1,  D2,  D3,  D4  dan  D5. Kriteria D1, D2, D3, dan D4 termasuk kategori keuntungan( benefit) sedangkan D5 termasuk kategori harga (cost).

## 4.2 Bobot Kriteria
Tabel 2. Pembagian Bobot Tiap Kriteria Kode Kriteria ( Criteria Code) Nama Kriteria ( Criteria Name) Bobot (Weight) D1 Matematika 0,20 D2 Bahasa Inggris 0,20 D3 Bahasa Indonesia 0,20 D4 Kejuruan 0,25 D5 Sertifikat 0,15
Berdasarkan Tabel 2 masing-masing kriteria memiliki bobot yaitu pada tes Matematika diberi  bobot  0.20,  kriteria  Bahasa  Inggris  diberi  bobot  0.20,  Bahasa  Indonesia  diberi  bobot 0.20, tes Kejuruan diberi bobot 0.25, dan Sertifikat di beri bobot 0.15.

## 4.3 Nilai Rating Kecocokan
1. Kriteria Nilai Matematika(D1)
Nilai  tes  Matematika  memiliki range dimulai  dari  100-0  dan  setiap  nilai  memiliki keterangan serta rating masing-masing.
Tabel 3. Kriteria Nilai Matematika Nilai Tes Matematika Keterangan Rating 100-80 Sangat Baik 5 79-60 Baik 4 59-40 Cukup 3 39-20 Kurang 2 19-0 Sangat Kurang 1

## 2. Kriteria Nilai Bahasa Inggris(D2)
Nilai  tes  Bahasa  Inggris  memiliki range dimulai  dari  100-0  dan  setiap  nilai  memiliki keterangan serta rating masing-masing.
Tabel 4. Kriteria Nilai Bahasa Inggris Nilai Tes Bahasa Inggris Keterangan Rating 100-85 Sangat Baik 5 84-70 Baik 4 69-55 Cukup 3 54-40 Kurang 2 39-0 Sangat Kurang 1

## 3. Kriteria Nilai Bahasa Indonesia(D3)
Nilai tes Bahasa Indonesia memiliki range dimulai dari 100-0 dan setiap nilai memiliki keterangan serta rating masing-masing.
Tabel 5. Kriteria Nilai Bahasa Indonesia Nilai Tes Bahasa Indonesia Keterangan Rating 100-85 Sangat Baik 5 84-70 Baik 4 69-55 Cukup 3 54-40 Kurang 2 39-0 Sangat Kurang 1

## 4. Kriteria Nilai Kejuruan(D4)
Nilai tes Kejuruan memiliki range dimulai dari 100-0 dan setiap nilai memiliki keterangan serta rating masing-masing.
Tabel 6. Kriteria Nilai Kejuruan Nilai Tes Kejuruan Keterangan Rating 100-85 Sangat Baik 5 84-70 Baik 4 69-55 Cukup 3 54-40 Kurang 2 39-0 Sangat Kurang 1

## 5. Kriteria Sertifikat(D5)
Peringkat  Sertifikat  memiliki range dari  3-1  dan  setiap  peringkat  memiliki  rating masing-masing.
Tabel 7. Kriteria Sertifikat Peringkat Sertifikat Keterangan Rating Tidak Memiliki Sertifikat (0) Kurang 4 3 Cukup 3 2 Baik 2 1 Sangat Baik 1

## 6.Rating Kecocokan Pada Alternatif
Berdasarkan hasil tes seleksi calon mahasiswa diperoleh data hasil penilaian yaitu pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Rating Kecocokan dari Alternatif Alternatif D1 D3 D3 D4 D5 Mahasiswa1 90 23 86 78 1 Mahasiswa2 93 77 75 65 0 Mahasiswa3 78 45 65 66 3 Mahasiswa4 80 50 83 82 1 Mahasiswa5 89 66 90 58 0 Mahasiswa6 22 54 88 90 0 Mahasiswa7 45 78 56 89 3 Mahasiswa8 34 88 55 89 0 Mahasiswa9 88 45 85 83 2 Mahasiswa10 76 60 88 80 0
Berdasarkan  Tabel  8   maka  konversi data  berdasarkan  hasil rating kriteria  kecocokan  yaitu pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Konversi Rating Kecocokan dari Alternatif Alternatif D1 D2 D3 D4 D5 Mahasiswa1 5 1 5 4 1 Mahasiswa2 5 4 4 3 4 Mahasiswa3 4 2 3 3 3 Mahasiswa4 5 2 4 4 1 Mahasiswa5 5 3 5 3 4 Mahasiswa6 2 2 5 5 4 Mahasiswa7 3 4 3 5 3 Mahasiswa8 2 5 3 5 4 Mahasiswa9 5 2 5 4 2 Mahasiswa10 4 3 5 4 4
Berdasarkan Tabel 9. dibentuk matriks keputusan atau matriks (X).
X=
[ 5 1 5 4 1 5 4 4 3 4
4 5 5 2 3 2 5 4 2 2 3 2 4 5 2 3 3 4 5 5 3 3 5 5 3 4 3 5 5 5 4 4 3 1 4 4 3 4 2 4]
7. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Proses  menentukan  matriks  keputusan  ternomalisasi  menggunaka  rumus  kriteria keuntungan  ( benefit )  dan  biaya  ( cost )  data  yang  diolah  berdasarkan  matriks  keputusan  X, perhitungannya sebagai berikut:
𝑅 11= { 5 𝑚𝑎𝑥(5;5;4;5;5;2;3;2;5;4) = 1
𝑅 12= { 1 𝑚𝑎𝑥(1;4;2;2;3;2;4;5;2;3) = 0,20
𝑅 13= { 5 𝑚𝑎𝑥(5;4;3;4;5;5;3;3;5;5) = 1
𝑅 14= { 4 𝑚𝑎𝑥(4;3;3;4;3;5;5;5;4;4) = 0,8
𝑅 15= { 𝑚𝑖𝑛(1;4;3;1;4;4;3;4;2;4) 1 = 1
Dari hasil pengoperasian di atas maka menghasilkan matriks ternormalisasi (R) yaitu:
R= [ 1 0,2 1   0,8 1
1 0,8 0,8 0,6 0,25
0.8
1 1 0.4 0.6 0.4 1 0.8 0,4 0,4 0,6 0,4 0,8 1 0,4 0,6 0,6 0,8 1 1 0,6 0,6 1 1 0,6 0,8 0,6 1 1 1 0,8 0,8
0,33 1 0,25 0,25 0,33 0,25 0,5
0,25]
8. Nilai Preferensi (Vi)
Nilai Vi diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi dengan bobot preferensi yang bersesuaian elemen kolom matriks.
V1 = (1)0,20 + (0,2)0,20 + (1)0,20 + (0,8)0,25 + (1)0,15 = 0,79 V2 = (1)0,20 + (,8)0,20 + (0,8)0,20 + (0,6)0,25 + (0,25)0,15 = 0,7075
p-ISSN: 2502-7131 e-ISSN: 2502-714x
V3 = (0,8)0,20 + (0,4)0,20 + (0,6)0,20 + (0,6)0,25 + (0,33)0,15 = 0,5595 V4 = (1)0,20 + (0,4)0,20 + (0,8)0,20 + (0,8)0,25 + (1)0,15 = 0,79 V5 = (1)0,20 + (0,6)0,20 + (1)0,20 + (0,6)0,25 + (0,25)0,15 = 0,7075 V6 = (0,4)0,20 + (0,4)0,20 + (1)0,20 + (1)0,25 + (0,25)0,15 = 0,6475 V7 = (0,6)0,20 + (0,8)0,20 + (0,6)0,20 + (1)0,25 + (0,33)0,15 = 0,6995 V8 = (0,4)0,20 + (1)0,20 + (0,6)0,20 + (1)0,25 + (0,25)0,15 = 0,6875 V9 = (1)0,20 + (0,4)0,20 + (1)0,20 + (0,8)0,25 + (0,5)0,15 = 0,755 V10 = (0,8)0,20 + (0,6)0,20 + (1)0,20 + (0,8)0,25 + (0,25)0,15 = 0,7175
Setelah didapat hasil dari masing-masing preferensi maka dibuatlah tabel ranking pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Ranking Ranking (Rank) Alternatif (Alternative) Total Nilai (Total Value) 1. Mahasiswa1, Mahasiswa 4 0,79 2. Mahasiswa 9 0,755 3. Mahasiswa 10 0,7175 4. Mahasiswa 2, Mahasiswa 5 0,7075 5. Mahasiswa 7 0,6995 6. Mahasiswa 8 0,6875 7. Mahasiswa 6 0,6475 8. Mahasiswa 3 0,5595
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  pengurutan  dilakukan  dari  nilai  terbesar sampai  nilai  terendah  dengan  ketetapan passing  grade penerimaan  Mahasiswa  Politeknik Tanjung Balai adalah 0,67 maka calon peserta didik Mahasiswa1, Mahasiswa 4,  Mahasiswa 9, Mahasiswa  2,  Mahasiswa  5,  Mahasiswa  7,  Mahasiswa  8  yang  dinyatakan  lulus  sebagai Mahasiswa Politeknik Tanjung Balai.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) mempermudah proses penyelesaian dengan hasil yang akurat serta pemrograman yang membantu proses penyeleksian dapat dilakukan dengan cepat dan tepat dalam memilih calon mahasiswa  yang  memenuhi  kualifikasi  yang  telah  ditetapkan  oleh  Politeknik  Tanjung  Balai. Hasil dari penelitian ini yaitu pengurutan dilakukan dari nilai terbesar sampai nilai terendah dengan ketetapan passing grade penerimaan Mahasiswa Politeknik Tanjung Balai adalah 0,67 maka calon peserta didik Mahasiswa1, Mahasiswa 4, Mahasiswa 9, Mahasiswa 2, Mahasiswa 5,  Mahasiswa  7,  Mahasiswa  8  yang dinyatakan  lulus  sebagai  Mahasiswa  Politeknik  Tanjung Balai.

## REFERENSI
[1] Ardiyanto, D., Paramita, A., Angeliawati, D., Studi, P., Informatika, T., Gedong, K., Rebo, P., & Timur, J. (2024). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Siswa Baru Dengan Metode SAW  Pada  SMK  PGRI  36  Jakarta.  Jurnal  Riset  Dan  Aplikasi  Mahasiswa  Informatika (JRAMI), 05(01), 140 – 147.
[2] Azhari,  S.  N.  (2024).  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Dalam  Menentukan  Penerimaan  Bantuan  PKH.  Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI, 10(1), 95 – 100. https://doi.org/10.24176/simet.v1i1.117
[3] Guswandi, D., & Hadi, F. (2019). Penentuan Penerimaan Mahasiswa Baru Pascasarjana Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Indonesian  Journal  of  Computer Science, 8(2), 121 – 129.
[4] Manik,  J.  D.,  Samosir,  A.  R.,  &  Mesran.  (2022).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang pada Universitas Budi Darma. Jurnal Teknik Informatika, 1(2), 51 – 59.
[5] Perdani,  E.  W.,  Suryanto,  A.,  P,  R.  D.  M.,  &  Sukamta,  S.  (2014).  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dengan Metode Simple Additive Weighting  (SAW). Edu Komputika Journal, 1(1), 34 – 39.
[6] Pramithasari, P., Kusumantara, P. M., & Wati, S. F. A. (2024). Analisis Metode SAW-WP- TOPSIS  Dan  Borda  Count  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supervisor. Jurnal Publikasi Sistem Informasi Dan Manajemen Bisnis (JUPSIM), 3(2), 10 – 21.
[7] Pratama, F. S., & Yustanti, W. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru  Menggunakan  Metode  SAW.  Jurnal  Manajemen  Informatika,  5(2),  143 – 151. https://doi.org/10.47047/ct.v7i1.6
[8] Suhartanto,  M.  (2012).  Pembuatan  Website  Sekolah  Menengah  Pertama  Negeri  3 Delanggu  Dengan  Menggunakan  Php  Dan  MySQL.  Journal  Speed-Sentra  Penelitian Enginerring Dan Edukasi, 4(1), 1 – 8.
[9] Sukaryati, L. N., Voutama, A., Karawang, U. S., & Ronggo, J. H. (2022). Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Karyawan Terbaik. Jurnal Ilmiah MATRIK, 24(3), 260 – 267.
[10] Yolita, P. C. B., Pasaribu, A., & Ari, Y. (2024). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK), 4(1), 13 – 18.